人工智能背景下武汉纺织服装产业创新能力提升研究*

王 青，汪鼎洋，周胜男，张雨濛

（武汉纺织大学， 湖北 武汉 430000）

1 人工智能对武汉纺织服装产业转型升级的影响

伴随着德国工业4.0 和中国制造2025 的提出，智能制造已成为中国制造企业和世界加工厂的共识。 制造业变革是中国经济迈向新台阶的重大举措， 人工智能对提升纺织服装企业创新能力有以下3 个方面影响。

1） 对设计的影响。 企业可依靠算法、 大数据精确掌握市场动向， 根据点击量和浏览次数了解市场需要， 如流行的颜色、 服装款式、 色度、 颜色等， 及时设计出符合市场和客户需要的产品。 与传统的设计师按照自己的构思设计好产品后直接投入市场不同， 采用市场需求大数据分析后设计出的服装更符合市场需求， 因此企业可和淘宝、 天猫、 唯品会等电商及百度等企业合作， 通过大数据分析市场流行趋向， 以便设计师能准确把握市场流行。

2） 对购买推荐的影响。 大数据技术可以根据人们平时浏览、 购物的记录， 以及日常生活消费的发生地点和方式的记录， 分析推断个人的购物习惯和喜好， 就像私人管家一样。 而传统服装企业采用“企业—零售商—客户” 的销售模式， 无法更多地获悉客户的喜好， 只能由零售商 “替” 客户决定需要什么， 一旦采购员错判市场需求， 就会出现货物积压， 产生库存。 因此企业可以利用大数据技术分析得到大众需求方向， 供管理层决策参考。

3） 对购物方式的影响。 目前新兴的购物模式为线上电商平台加线下实体店， 在这种新兴的服装体验店中购物， 只要顾客将衣服上的标签与货架上的智能屏幕互联， 屏幕上就能显示出相应的商品信息， 包括商标、 颜色、 尺码、 材质、 等级等以及从原料到生产的全部信息。 此外， 还可以通过人工智能技术为顾客推荐穿搭方式， 假如本人授权同意将自己的网购记录与店铺关联， 将会得到本店某件衣服和之前网购的某件衣服可以搭配的建议， 如此一来， 顾客的选择空间更大， 体验更好。

2 武汉市纺织服装产业智能化发展的SWOT分析

2.1 优势分析

1） 资源优势。 从自然资源来看， 湖北省是一个产棉大省， 全国40%的棉及55%的蚕丝产自湖北； 武汉市作为全国重要的工业基地、 科教基地和综合交通枢纽， 自然成为纺织产品的重要集散地。武汉市麻产量亦较大， 自然纺织资源丰富。 从人力资源来看， 武汉市现有多所高等院校， 可培养各类专业技术人才， 武汉纺织大学等许多院校都设有服装设计、 服装工程等相关专业， 为武汉服装业的发展培养了大批专业人才。

2） 内生基础与外部需求优势。 武汉市现有多家纺织龙头企业， 随着企业转型步伐的加快， 武汉纺织服装行业稳定增长。 2018 年6 月， 瑞士苏黎世ABB 集团在武汉国际自动化与机器人展览会上充分展示了工业智能化机器人产品以及自动化柔性生产线等先进技术。 自动化与人工智能的融合， 既能满足客户众多需求， 更将生产效率、 生产力提高到一个新水平。 此外， 武汉纺织大学、 武汉纤维谷科技发展有限公司、 北京天合置地投资管理有限公司同黄陂区协同打造“胜海湖-纤维谷”项目， 建立千亿级大纤维产业集群， 形成了泛万亿产业集群。

2.2 劣势分析

1） 技术与创新方面。 武汉市纺织服装业的技术水平和创新水平与宁波、 绍兴等有一定的差距，且产品大多处于行业中低端， 产品品质及生产工艺都与国内外先进国家和地区有一定的差距。

2） 利润空间方面。 武汉市大部分纺织服装企业主要是贴牌生产， 处于微笑曲线的底端， 整条产业链的下游， 产品附加值较低， 但运输费用较高，导致企业利润很少。 随着用户对产品要求的不断提高， 企业生产成本逐渐增加， 利润进一步减少。

3） 人力资源方面。 国内设有纺织类专业的高等院校较少， 培养出来的服装行业高端人才较少，作为非一线城市的武汉高端人才更为匮乏。

2.3 面临的机会

2015 年12 月湖北省人民政府通过并发布的《中国制造2025 湖北行动纲要》提出： 以更为前沿、 先进的新一代IT 技术产业和产业链为核心，不断推进武汉纺织业建设成为全国纺织人工智能化的发展、 制造的先行者。 这标志着武汉市提前迎来工业4.0 时代， 武汉市纺织服装企业将迎来一个新时代。

此外， 2018 年， 国家储备棉轮政策的出台导致棉价整体价格下跌， 产品原材料成本下降； 同时环境保护日益严格， 在国家去杠杆政策下， 大量低效高耗能生产企业面临转型升级， 迫使我国纺织服装企业的生产效率再上到一个新台阶。

2.4 存在的威胁

1） 潜在新进纺织企业的威胁。 由于纺织服装企业门槛较低， 总会有新的行业竞争者源源不断地涌入。 放眼国际市场， 东南亚地区的纺织服装行业正以其较低廉的人力成本优势保持高速增长； 与此同时， 我国纺织市场容量随着人们对纺织产品需求量的增加而显著提高， 但是消费者更青睐于东南亚地区价格低廉的产品， 导致市场份额会在激烈竞争中被大型外国企业分割。

2） 未来代替产品的威胁。 纺织产品和服装是人们必需的生活用品， 没有其他产品可以完全替代。 随着人民生活水平的不断提高， 环境保护意识也不断增强， 这就要求纺织企业不断创新， 生产出更多安全、 舒适的产品， 以满足人们对高品质产品的需求， 避免被其他企业的产品分割市场份额。

3 国内外先进经验借鉴

3.1 国外先进经验借鉴

长期以来， 纺织产业在很多国家的制造业中占据着重要地位， 在世界经济不断发展的过程中， 承受着转型的痛苦。

直到20 世纪90 年代， 德国的纺织行业都处于低产出高投入阶段， 生产设备简陋， 劳动力密集。为提高纺织行业生产效率， 降低生产成本， 德国开始投入大量资金研究人工智能工厂。 2014 年， 通过应用智能化生产线和开发智能化纺织品， 纺织服装产业的成本开始下降。 2016 年， 著名服装设计师Ghromat 推出了能收集人体数据和信号的记忆型服装。 2018 年， 雅戈尔通过研究人工智能， 建立了智能工厂， 制造出了智能化高档西服， 在正式投产后， 个性化定制服装占比增至30%以上， 且极大地提高了生产效率， 降低了生产成本。

20 世纪80 年代以后， 韩国政府重点发展重工业及其他新兴产业， 纺织产业发展受阻， 再加之设备落后、 生产成本高， 传统的纺织制造产业发展停滞。 为了改善经济不景气状况， 韩国政府提出 “创造经济” 概念并投入资金进行扶持。 2018 年， 韩国HANDSOME 公司利用Designovel 公司研发的人工智能技术， 研究SJYP 品牌的设计风格及未来流行趋势， 大量且快速地设计与品牌风格相符的服饰， 并投入生产与售卖， 反响良好， 大大节约了设计的时间成本和人力成本。

德国和韩国纺织制造业由传统制造转向人工智能制造的成功经验给我国纺织服装行业转型的启示： 搭建循环经济框架， 在注重纺织可再生资源开发的前提下进行纺织产业的转型升级； 投入一定的资金， 发掘人才， 提高智能化制造水平， 打造创新的、 高效率的智能化纺织平台。

3.2 国内先进经验借鉴

纺织产业是宁波传统产业中的优势产业， 近年来面对互联网带来的冲击， 以及产能和需求之间的矛盾， 宁波市积极推进人工智能与纺织产业的结合， 以应对新形势下的新问题。 例如， 宁波市旦可韵服饰有限公司积极推进 “服装+智造”， 加大智能化生产线的投入， 并且采用计算机大数据管理和弹性生产模式， 用数据连通了生产与销售环节， 打破了传统羊绒衫复杂的几十道定制程序， 大大提高了生产效率。 太平鸟服饰集团利用大数据测算各不同区域消费者的偏好， 对线下销量进行监测与数据分析， 减少服装码数不足所带来的损失。 人工智能制造为企业节省了大量人工， 大幅度降低了生产成本， 提高了宁波纺织企业的国际化水平。

《新疆维吾尔自治区国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》将传统产业的转型升级作为工作重点， 新疆市的纺织产业开始向人工智能发展。示范性项目 “智能纺纱” 在新疆溢达纺织公司启动， 该项目针对各工序研发缝纫机器人， 制造衣服时只需要工人按标准规程把布料摆好即可； 一个工人管理2 台机器， 一天可以生产1 800 件服装， 极大地提高了生产效率。

立达 （常州） 纺织仪器有限公司在中国国际纺织机械展览会暨ITMA 亚洲展览会上， 向业界展示了 “essential 数字纺纱套装” 数字化平台， 该平台能够将整个纺纱工序实现可视化转换， 用户只需通过点击操作便可轻松掌握车间运营状况； 同时，还展示了UPtime 系统， 该系统可以通过分析人工智能搜集到的大量数据， 快速有效地预知机器故障， 确定执行维护工作的最佳时间， 减少了企业因机器故障导致的生产损失， 并可以减少备用零件的库存， 节约了成本。

智能化并非简单的自动化和无人化， 在智能时代， 企业需要用数据指导生产， 提升资源利用率，注重绿色发展。 智能化之路并非一蹴而就， 一方面需要结合 “中国制造2025” 战略目标， 增加高品质产品的生产， 缓解基础类纺织品生产过剩和时尚类纺织品生产不足的矛盾； 另一方面要改革传统纺织服装产业的生产模式， 向人工智能化、 绿色环境化转型。

4 提升武汉市纺织服装产业协同创新能力的策略

1） 融人工智能于产品制造， 实现人机协同产品制造创新。 随着新技术的广泛应用， 在实现制造自动化的基础上开始追求制造智能化。 智能化的着重点是 “智” 与 “能”， 并非简单的自动化与无人化。 要实现真正智能化， 人机协同必不可少。

借鉴立达 （常州） 纺织仪器有限公司较为成功的 “人工智能+纺织服装产业” 人机协同技术方案（Alert 警报和 Cockpit Module 掌控模块）， 武汉市纺织服装产业可从以下3 个方面促进制造创新。 一是学习并合理引入Alert 警报和Cockpit Module 掌控模块[1]， 利用全天候监控技术达到效率最大化和停车时间最小化的目标， 使纺纱厂管理人员可以更加快速地做出决策。 二是利用移动应用程序将纺纱厂的重要数据实时呈现， 及时了解当前生产线机器设备的生产情况， 纺纱厂员工也可以通过手机进行监测， 并设置产量、 品质和能耗限值， 如未达到预期， 员工可通过设备触发警报进行调整。 三是以智能纺织设备和纺织加工智能技术为发展路径， 加快硬软件技术的提升； 开展企业智能转型改造诊断，结合当地发展情况， 探索人工智能技术， 通过建立智能化生产车间， 实现部件化生产和人机协同， 并树立一批标杆企业， 待技术成熟后在行业内全面推广， 推动纺织产业向数字、 智能方向发展。

2） 建立MES 系统信息集成平台， 促进管理过程协同创新。 制造企业生产过程执行系统 （Manufacturing Execution System， MES） 在国内外被广泛应用， 相对于企业资源计划系统 （Enterprise Resource Planning ， ERP）， MES 更能体现出适用性和可靠性。 应用MES 可对生产制造过程中的产量、 品质等数据进行实时收集并快速处理， 但前提是要在纺织设备上配置数据采集装置， 其中智能化生产调度模型是需要突破的核心技术。 服装企业还应建立适用、 可靠、 性价比高的， 具备数据采集的物流管理系统， 以实现对产品追踪、 仓库保管、 出货、 包装、 售后服务等的管理， 以及精准可靠数据的收集。 近年来， 国外MES 产品层出不穷， 但是由于管理模式不同， 其产品功能很难契合国内企业的个性需求， 因此武汉纺织服装企业可以结合自己的生产管理实际需求， 建立适合武汉发展模式的MES 系统， 以加快对市场的反应速度。

3） 建立专家系统和公共信息服务平台， 实现区域间交互协同创新。 随着人工智能的发展完善，作为人工智能重要分支的专家系统应更好地运用于纺织服装行业， 促进人机协同。 专家系统主要包含监测、 推理、 报告、 配置 4 个方面。 武汉纺织服装产业可以结合自身产业特征， 选择专家系统的应用层面， 利用智能化设备进行信息采集， 汇集行业专家的知识和经验， 将收集的信息储存在数据库中，并及时更新； 要应用专家系统剖析数据， 辨认潜在问题， 促进高效生产， 同时为控制产品品质提供有效保障。 此外， 武汉纺织服装产业应积极打造公共信息技术服务平台， 促进产业级融合创新体系的建立， 形成战略创新联盟， 推进智能制造的资源聚集， 为智能制造提供更多的智慧， 加速创新成果的产业化应用， 全面推进武汉市纺织服装行业的智能化发展[2]。